Univariada e multivariada representam duas abordagens para análise estatística. Univariada envolve a análise de uma única variável, enquanto a análise multivariada examina duas ou mais variáveis. A maioria das análises multivariadas envolve uma variável dependente e múltiplas variáveis independentes. A maioria das análises univariadas enfatiza a descrição, enquanto os métodos multivariados enfatizam o teste de hipóteses e a explicação. Embora univariada e multivariada difiram em função e complexidade, os dois métodos de análise estatística também compartilham semelhanças.
Embora os métodos estatísticos multivariados enfatizem a correlação e a explicação em vez da descrição, pesquisadores em negócios, educação e ciências sociais podem usar métodos univariados e multivariados para fins descritivos. Os analistas podem calcular medidas descritivas, como frequências, médias e desvios-padrão para resumir uma única variável, como como pontuações no Scholastic Aptitude Test (SAT), eles podem aprofundar essa análise univariada exibindo as pontuações do SAT em uma cruz tabulação que exibe pontuações médias no SAT e desvios-padrão por variáveis demográficas, como sexo e etnia dos alunos testados.
Embora a maioria das pesquisas do mundo real examine o impacto de várias variáveis independentes em uma variável dependente, muitas técnicas, como regressão linear, podem ser usadas de maneira univariada, examinando o efeito de uma única variável independente em um variável dependente. Alguns pesquisadores chamam isso de análise bivariada, enquanto outros a chamam de univariada devido à presença de apenas uma variável independente. Alguns cursos introdutórios de estatística e econometria introduzem os alunos na regressão ao ensinar técnicas univariadas. Por exemplo, um cientista político que examina a participação do eleitor pode estudar o efeito de uma única variável independente, como a idade, na probabilidade de uma pessoa votar. Uma abordagem multivariada, entretanto, examinaria não apenas a idade, mas também a renda, filiação partidária, educação, gênero, etnia e outras variáveis.
Se os pesquisadores estatísticos desejam que suas análises tenham algum impacto sobre as decisões e políticas, eles devem apresentar seus resultados de uma forma que os tomadores de decisão possam entendê-los. Isso geralmente significa apresentar os resultados em relatórios escritos que usam tabelas e gráficos, como gráficos de barras, gráficos de linha e gráficos de pizza. Felizmente, os pesquisadores podem apresentar os resultados de análises univariadas e multivariadas usando essas técnicas visuais. Exibir os resultados em um formato compreensível é especialmente importante na análise multivariada devido à maior complexidade dessas técnicas.
Talvez a maior semelhança entre as técnicas estatísticas univariadas e multivariadas é que ambas são importantes para compreender e analisar dados estatísticos extensos. A análise univariada atua como um precursor da análise multivariada e que o conhecimento da primeira é necessário para compreender a última. Programas de software estatísticos como o SPSS reconhecem esta interdependência, exibindo estatísticas descritivas, como médias e desvios-padrão, nos resultados de técnicas multivariadas, como a análise de regressão.